私家車除卻本身價值的不斷下降,私家車本身的存在既有環(huán)境污染問題、資源浪費問題,也引起了道路不堪重負等等問題。自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,目的就是要解決以上問題,讓未來的出行更有效率、性價比、安全、環(huán)保、易用。
自動駕駛的終極形態(tài)一定是無人駕駛,車輛就是一個公共的移動出行空間。但如此美好的未來出行場景,可能在三四十年內(nèi)不一定普遍看到。
自動駕駛囊括了機器人、AI、高清地圖、控制系統(tǒng)、汽車制造、操作系統(tǒng)等非常多的技術(shù)領(lǐng)域,有非常多的科技公司在各個領(lǐng)域都進行了嘗試。有以Waymo為代表的直接從無人駕駛領(lǐng)域開始的,也有以特斯拉為代表的自下而上發(fā)展的。
在兩個不同的方向上,都存在技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈難題,李開復(fù)認為,人機共同駕駛有著諸多不確定性的技術(shù)、法律、道德問題,因此實施起來挑戰(zhàn)更多。
以Waymo為例,員工曾在公司的允許下駕駛自動駕駛車輛出行,公司規(guī)定駕駛員需要掌管駕駛權(quán)、監(jiān)控行駛,但實際行駛中就會有很多員工離開駕駛位,進行其它的活動。
人是最大的不確定性因素,人機共駕要克服的遠不止技術(shù)的難題。正是意識到了這一點,谷歌才下決心直接做L4/5級自動駕駛。
創(chuàng)新工場CEO李開復(fù)對此也表示贊同,雖然完全的無人駕駛?cè)〈祟愸{駛尚需時日,但避免讓人介入的自動駕駛系統(tǒng),會比人機共駕系統(tǒng)實現(xiàn)起來更為容易。
商業(yè)化聯(lián)手傳統(tǒng)巨頭
L4/5級自動駕駛的前景,非常美好,這也促使了近年來非常多的初創(chuàng)公司進入了賽道。從OEM、Tier1,到傳感器、控制、決策、執(zhí)行方案供應(yīng)商,層出不窮。但貫穿行業(yè)整個上下游,普遍存在的問題是,如何在自動駕駛技術(shù)發(fā)展的過程中分到一杯羹?
除了遙不可及的L5級完全的無人駕駛,L4級自動駕駛是當(dāng)下產(chǎn)業(yè)鏈的制高點。以創(chuàng)新工場投資的四家L4自動駕駛公司為例,涉足了無人出行、無人卡車、無人擺渡車、自主泊車等落地場景,也有部分L3的高速公路自動駕駛解決方案等等。
這些自動駕駛公司有一個共同點——選擇行業(yè)細分領(lǐng)域,同傳統(tǒng)巨頭攜手。
馭勢科技除了同白云機場合做的無人車項目,還在全球第三大的機場同時開始在無人物流方面車輛的部署,希望能夠最近的時間量產(chǎn)。(注:2017年阿聯(lián)酋迪拜國際機場年旅客吞吐量達到了8820萬人次,排名全球第三,根據(jù)2018年上半年數(shù)據(jù)統(tǒng)計,迪拜名次未變)。
AutoX在中國跟物流公司和主機廠,就像美團、中通快遞、東風(fēng)、上汽集團等等,落地?zé)o人汽車園區(qū)物流等等。Momenta則定位于Tier2,目前正與多家國際國內(nèi)車企和Tier 1展開合作,落地解決方案。
無人駕駛技術(shù)的落地商業(yè)化,離不開同行業(yè)傳統(tǒng)巨頭的合作,在整體方案成本高企的當(dāng)下,也只有B端客戶有能力嘗試性試用。但這種試用,當(dāng)下能帶來的經(jīng)濟效應(yīng),對于合作雙方而言都還有限。
廣州公交集團羊城通有限公司董事長、總經(jīng)理謝振東表示,即使目前的方案從200萬降到了80萬,公交公司依然難以承受大規(guī)模推廣。
Momenta累計完成融資超2億美金,估值超10億美金,團隊規(guī)模約600人,但進行中的自主泊車、高速解決方案尚缺造血能力。
產(chǎn)業(yè)鏈自下而上要解決的問題還有很多,正常發(fā)展與過度擴張之間如何平衡?資本與實際產(chǎn)業(yè)化推進的速度如何相得益彰?目前的市場是否過熱?在資本失去耐心之前,初創(chuàng)公司什么時候能夠產(chǎn)生正向盈利?
今年以來,自動駕駛公司已經(jīng)明顯感受到了資本的寒意,有限的資本僅僅愿意投向頭部公司,這并不是出于看好投入與產(chǎn)出,而是在對不可預(yù)知的未來下人云亦云的賭注。
自動駕駛的行業(yè)發(fā)展速度,成熟速度,關(guān)乎創(chuàng)業(yè)公司的生死,趕早趕晚都不妥,找準自己的節(jié)奏最為關(guān)鍵。今年資本和創(chuàng)業(yè)公司的表現(xiàn),可以看出是在降速緩行,準備迎接接下來青黃不接的3年。
技術(shù)仍是瓶頸
市場未成熟,背后多是技術(shù)未成熟。那么當(dāng)下L4級自動駕駛的水平是什么樣?
中國自動駕駛領(lǐng)域的多項政策和商業(yè)突破都是在廣州最先試水落地,比如中國首例自動駕駛汽車暴雨中穿越隧道的記錄是在廣州產(chǎn)生的;中國首輛無人駕駛出租車在廣州上路。
今年6月,廣州市交委發(fā)布了《廣州市關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試有關(guān)工作的指導(dǎo)意見(征求意見稿)》,廣汽研究院智駕技術(shù)部負責(zé)人郭繼舜認為,廣州的測試法規(guī)是目前國內(nèi)最開明的無人駕駛路測法規(guī)。根據(jù)計劃,廣州開發(fā)區(qū)無人駕駛汽車2019年將量產(chǎn)500-1000輛。
雄心勃勃的計劃背后,OEM卻如履薄冰。郭繼舜透露,對于自動駕駛技術(shù),OEM更多的是看重數(shù)量可觀的量產(chǎn)項目。在OEM內(nèi)部,都有覆蓋全部自動駕駛等級的研發(fā)、規(guī)劃團隊,希望能夠解答自動駕駛技術(shù)在量產(chǎn)上的難題。
也因此發(fā)現(xiàn),低等級輔助駕駛系統(tǒng)的商業(yè)化,來的會更容易。從輔助駕駛系統(tǒng)擴展到高等級自動駕駛系統(tǒng),技術(shù)上有一定的延續(xù)性,但難度不會因此降低。
因此盡管廣汽計劃在2020年的第一季度量產(chǎn)第一輛L3智能駕駛汽車,但主控芯片目前看來也有延期的風(fēng)險。
L3以上必備的激光雷達,問題也遠遠不只是廠商所抱怨的產(chǎn)銷量與價格之間的悖論,而是整體激光雷達行業(yè)還未普遍解決數(shù)以百萬計產(chǎn)品穩(wěn)定性、可靠性、車規(guī)等一系列的問題。
L4級的自動駕駛系統(tǒng),當(dāng)下是一個奢侈品,而奢侈的背后,隱藏著的是產(chǎn)業(yè)鏈的不完善。傳感器領(lǐng)域沒有性價比高的方案,規(guī)劃決策的軟件算法日新月異,控制執(zhí)行遠未達到令行禁止。
這也間接說明一個現(xiàn)狀,目前的整個自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈非常不成熟,在軟硬件上都無法提供符合OEM要求的量產(chǎn)零部件。因此雖然從理論上而言,L4比L3少了人為不確定性因素的干擾,相對更容易處理,但當(dāng)下的產(chǎn)業(yè)鏈、技術(shù)尚未準備好迎接L3級,何談OEM量產(chǎn)L4?
謝振東坦言:目前的自動駕駛技術(shù),還無法讓人信服,也因此政府部門在出臺相應(yīng)的法規(guī)時,會謹小慎微。如何破解端的智能不足,還需要產(chǎn)業(yè)鏈上下游共同思考、努力。
端智能不夠、V2X來湊
汽車的單車智能依然不能勝任特殊場景、天氣、以及一些系統(tǒng)失效的場景,折中的方案便是,通過V2X車路協(xié)同,給車輛更多道路環(huán)境、行人的信息,彌補單車獲取信息的瓶頸,同時通過遠程控制,使得車輛自動駕駛系統(tǒng)在特殊情況下可以由遠程操控員接管,大大降低系統(tǒng)的失效風(fēng)險。
廣州聯(lián)通在廣州建了50個5G基站,未來還將建設(shè)更多的基站,優(yōu)先覆蓋一些自動駕駛系統(tǒng)測試區(qū),廣州市計劃2018年-2021年打造成為網(wǎng)絡(luò)城市,在2020年要大規(guī)模5G商用,但這個過程并不容易。
5G具有大通道、低時延、可靠鏈接的特性,下行速度能達到20G/秒,上行10G/秒。廣州聯(lián)通副總經(jīng)理廖江表示:5G基站工作在高頻段,所以建的基站非常密集。它跟原來的2/3/4G基站有很大的不一樣,不管從設(shè)備的功耗大小,還是到整個運營商網(wǎng)絡(luò)改造,都有非常多的挑戰(zhàn)。
國際通信標準上是3GPP制定,5G標準會隨著其制定而凍結(jié),最新的R15版主要解決高清方面的業(yè)務(wù),包括部分跟車聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的,但是真正跟車聯(lián)網(wǎng)最大密切相關(guān)的標準還沒有最后的確定,預(yù)計2019年才會發(fā)布。及5G下V2X更豐富的技術(shù)測試、試驗甚至應(yīng)用,要在這個版本的協(xié)議出來之后才能實質(zhì)進行。
5G的推進,與相關(guān)的通訊模塊、芯片也有關(guān)系,但目前5G的手機尚未出現(xiàn),工業(yè)領(lǐng)域的5G模塊會滯后一些,汽車應(yīng)用同理,因此5G下V2X的商用,會比預(yù)想中的時間久。
以上,L4級自動駕駛的商業(yè)化,更多的會是以特定行業(yè)小規(guī)模試驗性使用為開端,OEM暫時不會參與到這個環(huán)節(jié)中。自動駕駛公司無論是自運營還是委托他人運營,通過這部分小批量應(yīng)用,也難獲得可觀的營收。這個時間可能會持續(xù)3到5年,甚至更長的時間。熬過了這段時間,資本、夢想才有了兌現(xiàn)的機會。
人才艱難煉就
市場,技術(shù)不完善的背后,急需大量的人才來改善行業(yè),但無論OEM還是初創(chuàng)公司,符合要求的人才寥寥無幾。為此,每年的畢業(yè)季,這些公司都會像遷徙的候鳥一般,從北京到硅谷、從哈佛到MIT覓食。
在國內(nèi),珠三角的理工類頂級院校并不多,而這種前沿的深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)科,往往先生根發(fā)芽于名校,其次再向其它院校擴展。新學(xué)科的設(shè)立不僅需要大量的人力、物力、財力,還需要優(yōu)秀的老師撫育。名校容易獲得申請經(jīng)費,優(yōu)秀的教授也愿意擇木而棲。
中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計算機學(xué)院無人系統(tǒng)研究所所長黃凱無奈的表示,國內(nèi)一個新學(xué)科的設(shè)立要經(jīng)過上面的審核,通常的周期是4年左右,這已經(jīng)非常不適合當(dāng)下的技術(shù)發(fā)展速度。其申請設(shè)立的自動駕駛相關(guān)的請求,學(xué)校也未予回復(fù)。今年他所帶的無人駕駛方向的研究生有5個,畢業(yè)的3個分別去了馭勢、商湯、事業(yè)單位。
除了國內(nèi)院校在體制上不靈活的一些問題,師資匱乏也是老大難的問題。這一點在澳門大學(xué)、香港科技大學(xué)也普遍存在。解決這些問題,除了向在國際知名院校也屬于珍稀動物的教授拋出橄欖枝,也沒有太多行之有效的方法。加之AI人才薪資水平水漲船高,愿意從事教育行業(yè),安于清貧的鳳毛菱角。
培養(yǎng)自動駕駛的人才,除了基礎(chǔ)設(shè)施不完善,還有教育的軟實力。如何才能批量有效的提高學(xué)生的科研、工程實踐能力?不僅考驗學(xué)校,也考驗企業(yè)。
香港科技大學(xué)電子及計算機工程系教授馮雁表示,學(xué)生能力的成長,依靠理論和實踐共同影響。理論可以通過不同形式的上課獲得,但具體獨立解決問題的能力,還是要依靠有經(jīng)驗的老師、公司前輩工程師來指導(dǎo),能避免走許多彎路。
人才的成長需要時間和實踐,沒有捷徑可以走,但在物欲橫流的時代,學(xué)生很難經(jīng)得住誘惑,也就容易迷失。馮雁的兩個學(xué)生,就曾高薪供職兩家大型企業(yè),一年后又回爐讀博。
為了加快培養(yǎng)人才,出現(xiàn)了企業(yè)與院校的合作,其中也存在不少問題。企業(yè)看重的是短期利益回報,相應(yīng)的研究領(lǐng)域也會注重短期,而院校的研究則更傾向于長遠的暫時沒有利益變現(xiàn)的領(lǐng)域,如何調(diào)和雙方之間的矛盾?
香港科技大學(xué)的做法是,政府提供豐厚的資金,同企業(yè)一起支持學(xué)校的科研,企業(yè)可以出資,不限比例。學(xué)生可以做企業(yè)相關(guān)的前沿研究,發(fā)表相關(guān)的論文,在這個過程中既補足了企業(yè)科研的補足,也提升了學(xué)生的能力。
自動駕駛涉及多學(xué)科技術(shù),從生物學(xué)、自動化、機械化、計算機到電子信息科學(xué)等等都有涵蓋,人才的培養(yǎng)需要在一個系統(tǒng)性的框架下進行,才更有效。但目前大部分院校學(xué)科的建設(shè)尚處初期,各學(xué)科難以形成合力。
結(jié)語:
自下而上,自動駕駛在人才的培育、技術(shù)的發(fā)展、產(chǎn)業(yè)鏈的成長方面,無論學(xué)院派,還是產(chǎn)業(yè)派,都認為未來有太多的功課要做,補課需要時間。行業(yè)在被資本打了雞血,爭奪頭條喧囂之后,即將迎來冬天。
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原文標題:自動駕駛?cè)兀菏袌?、技術(shù)、人才一個都不能少 | GGAI視角
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